清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Flow, turbulence, and pollutant dispersion in urban atmospheres

背景(考古学) 湍流 城市新陈代谢 人口 大气(单位) 气象学 环境科学 物理 城市规划 地理 城市密度 生态学 生物 社会学 人口学 考古
作者
Harindra J. S. Fernando,Dragan Zajic,Silvana Di Sabatino,Reneta Dimitrova,Brent C. Hedquist,Ann Dallman
出处
期刊:Physics of Fluids [American Institute of Physics]
卷期号:22 (5) 被引量:151
标识
DOI:10.1063/1.3407662
摘要

The past half century has seen an unprecedented growth of the world’s urban population. While urban areas proffer the highest quality of life, they also inflict environmental degradation that pervades a multitude of space-time scales. In the atmospheric context, stressors of human (anthropogenic) origin are mainly imparted on the lower urban atmosphere and communicated to regional, global, and smaller scales via transport and turbulence processes. Conversely, changes in all scales are transmitted to urban regions through the atmosphere. The fluid dynamics of the urban atmospheric boundary layer and its prediction is the theme of this overview paper, where it is advocated that decision and policymaking in urban atmospheric management must be based on integrated models that incorporate cumulative effects of anthropogenic forcing, atmospheric dynamics, and social implications (e.g., health outcomes). An integrated modeling system juxtaposes a suite of submodels, each covering a particular range of scales while communicating with models of neighboring scales. Unresolved scales of these models need to be parametrized based on flow physics, for which developments in fluid dynamics play an indispensible role. Illustrations of how controlled laboratory, outdoor (field), and numerical experiments can be used to understand and parametrize urban atmospheric processes are presented, and the utility of predictive models is exemplified. Field experiments in real urban areas are central to urban atmospheric research, as validation of predictive models requires data that encapsulate four-dimensional complexities of nature.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
efren1806完成签到,获得积分10
16秒前
yun完成签到,获得积分10
17秒前
26秒前
hilape发布了新的文献求助10
31秒前
Jasper应助鹤舞九天采纳,获得10
34秒前
50秒前
葱饼完成签到 ,获得积分10
52秒前
圆1223完成签到 ,获得积分20
54秒前
懵懂的怜南完成签到,获得积分10
54秒前
张婧仪完成签到,获得积分0
55秒前
王jyk完成签到,获得积分10
56秒前
Syan完成签到,获得积分10
56秒前
BMG完成签到,获得积分10
56秒前
56秒前
美满惜寒完成签到,获得积分10
57秒前
yzz完成签到,获得积分10
57秒前
runtang完成签到,获得积分10
57秒前
guoyufan完成签到,获得积分10
58秒前
tingting完成签到,获得积分10
58秒前
真的OK完成签到,获得积分0
58秒前
675完成签到,获得积分10
59秒前
qq完成签到,获得积分10
59秒前
阳光完成签到,获得积分10
59秒前
cityhunter7777完成签到,获得积分10
59秒前
ElioHuang完成签到,获得积分0
1分钟前
洋芋饭饭完成签到,获得积分10
1分钟前
ys1008完成签到,获得积分10
1分钟前
呵呵哒完成签到,获得积分10
1分钟前
zwzw完成签到,获得积分10
1分钟前
CGBIO完成签到,获得积分10
1分钟前
Temperature完成签到,获得积分10
1分钟前
喜喜完成签到,获得积分10
1分钟前
prrrratt完成签到,获得积分10
1分钟前
清水完成签到,获得积分10
1分钟前
厚德载物完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Nuyoah完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
zz完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Bend stiffness of submarine cables – an experimental and numerical investigation 5000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7543736
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9127484
关于积分的说明 19499663
捐赠科研通 7139045
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3258589
关于科研通互助平台的介绍 2425944
邀请新用户注册赠送积分活动 2246760